Uploaded finetuned model
- Developed by: dinhxuanhuy
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/qwen3-0.6b-unsloth-bnb-4bit
This qwen3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 40 960 токенов
- Параметры
- 508 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- qwen3 · dense
- Базовая модель
- qwen3-0.6b-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 19 июн 2026
Ссылки
Qwen3-0.6B-PhoMT-250K
Дообученная компактная модель Qwen3 для генерации текста и диалогового взаимодействия.
15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 июн 2026
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
dinhxuanhuy/Qwen3-0.6B-PhoMT-250K — дообученная языковая модель семейства Qwen3, разработанная dinhxuanhuy на базе unsloth/qwen3-0.6b-unsloth-bnb-4bit. Модель содержит 507,9 млн параметров, использует плотную архитектуру Qwen3ForCausalLM и принимает текст для генерации текста; метаданные также отмечают поддержку диалогового режима и интерфейса вызова инструментов. Длина контекста составляет 40 960 токенов.
Карточка сообщает, что обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой TRL, но не описывает целевую задачу, обучающие данные или специализированные сценарии применения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Английский указан среди языков карточки; назначение для конкретного языка или домена не заявлено.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
- создание текста по текстовой инструкции
- эксперименты с компактной моделью Qwen3
- подключение вызова инструментов в приложении на базе LLM
Ограничения
Карточка не уточняет, на каких данных и для какой специализированной задачи выполнено дообучение, поэтому качество в конкретных сценариях не установлено.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- Qwen3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 07fc7f5